03 - t-Tests - Übungen

Auswertung Emprischer Daten

Prof. Dr. David F. Urschler

Generelle Informationen


  • Begründen Sie, warum sie das Verahren nutzen

  • Prüfen Sie immer die Voraussetzungen

  • Stellen Sie die Ergebnisse grafisch dar

  • Berechnen Sie die Tests händisch mit den ersten zehn Versuchspersonen


  • Haben Sie Spaß bei der Bearbeitung

Vorgehensweise

flowchart TB

A(Daten einlesen) --> 
B(Übersicht verschaffen) --> 
C(Namen brauchbar machen) --> 
D(Ergeben die Daten Sinn?) --> 
E(Skalenwerte berechnen) --> 
F(Test berechnen) --> 
G(Ergebnis berichten)

Einstichproben t-test

Übungsbeispiel

Sind Menschen die Helene Fischer hören weniger intelligent?


Zur Erinnerung:

  • \({\mu}\) = 100

  • \({\sigma}\) = 15

Einstichproben t-test

Übungsbeispiel

Sind Menschen die Helene-Fischer hören weniger intelligent?

Informationen zum Datensatz ae_t_test_ue_one.csv

  • demographische Daten (id, age, & gen: 1 = weiblich, 2 = männlich)

  • Intelligenzaufgaben (int_01, int_02, & int_03: 0-100)

t-Test für unabhängige Stichproben

Übungsbeispiel

Würden Menschen, die einen “Unsichtbarkeitsmantel” tragen mehr Unfug treiben?

t-Test für unabhängige Stichproben

Übungsbeispiel

Würden Menschen, die einen “Unsichtbarkeitsmantel” tragen mehr Unfug treiben?

Informationen zum Datensatz ae_t_test_ue_i.csv

  • demographische Daten (id)

  • cond (0 - kein Unsichtbarkeitsmantel, 1 = Unsichtbarkeitsmantel)

  • unfu (absolute Häufigkeiten)

t-Test für abhängige Stichproben

Übungsbeispiel

Würden Menschen, die einen “Unsichtbarkeitsmantel” tragen mehr Unfug treiben?

t-Test für abhängige Stichproben

Übungsbeispiel

Würden Menschen, die einen “Unsichtbarkeitsmantel” tragen mehr Unfug treiben?

Informationen zum Datensatz ae_t_test_ue_d.csv

  • demographische Daten (id)

  • km = kein Mantel (Absolute Häufigkeiten)

  • um = tragen eines Mantels (Absolute Häufigkeiten)